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| Kriterium |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile 4Ls Retrospective |  Operations Learning Review |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 45–75 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | Beteiligtes Team | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveLernenReflexionTeam | LernenRetrospektiveIncidentOperations |